因果卷积GNN时空预测

因果卷积GNN时空预测是一种利用因果卷积和图神经网络（GNN）的方法进行时空数据的预测。这个方法的背景和目的是通过建立复杂的因果关系模型来预测物理系统或现象中的时空行为。在这个方法中，不同对象通过不同的生成机制相互作用，产生了复杂的行为。通过最小化特定度量的数据点间的距离，利用概率分布、回归等技术实现线性分离和GNN的属性实现分离，可以实现对时空数据的预测。这种方法的创新点在于将因果卷积和GNN相结合，利用图神经网络的优势来处理时空数据中的复杂因果关系。通过验证这种方法的有效性，可以为时空数据预测提供一种新的方法和解决方案。